Pengujian Integritas Data: Tujuan, Proses, dan Praktik Terbaik

Pengujian integritas data mengacu pada proses memvalidasi keakuratan, konsistensi, dan keandalan data yang disimpan dalam basis data, gudang data, atau sistem penyimpanan data lainnya. Jenis pengujian ini sangat penting untuk memastikan bahwa data tidak rusak, hilang, atau dimodifikasi dengan tidak benar selama penyimpanan, pengambilan, atau pemrosesan. 

Dengan melakukan uji integritas data, organisasi dapat memastikan bahwa data mereka lengkap, akurat, dan berkualitas tinggi, sehingga memungkinkan keputusan bisnis yang lebih baik dan peningkatan operasi.

Dalam artikel ini:

• 3 Tujuan pengujian integritas data
• Proses pengujian integritas data
• Praktik terbaik untuk pengujian integritas data

Akurasi data mengacu pada ketepatan nilai data dan sejauh mana nilai tersebut mewakili entitas dunia nyata yang dimaksudkan untuk dijelaskan.

Pengujian integritas data membantu memastikan bahwa data akurat dengan memvalidasi bahwa nilai data sesuai dengan format, rentang, dan jenis yang diharapkan.

Proses ini juga melibatkan pemeriksaan kesalahan entri data, seperti kesalahan ejaan dan missing values.

2. Menjaga konsistensi data

Konsistensi data adalah keseragaman data yang disimpan di berbagai sistem atau dalam satu sistem.

Pengujian integritas data membantu menjaga konsistensi dengan memastikan bahwa data diperbarui, disisipkan, atau dihapus sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan, dan bahwa perubahan ini disebarkan secara konsisten ke seluruh sistem yang terpengaruh.

Proses ini membantu mencegah anomali data, seperti entri duplikat atau saling bertentangan, yang dapat menyebabkan analisis data yang salah.

3. Menjaga keandalan data

Anomali kontekstual adalah titik data yang menyimpang dari norma dalam konteks tertentu. Keandalan data mengacu pada kemampuan sistem penyimpanan data untuk secara konsisten menyediakan data yang akurat dan lengkap saat dibutuhkan.

Pengujian integritas data membantu menjaga keandalan data dengan memastikan bahwa data tetap tidak rusak dan dapat diakses sepanjang siklus hidupnya, mulai dari input awal hingga penyimpanan, pengambilan, dan pemrosesan.

Dengan melakukan uji integritas data secara rutin, organisasi dapat mendeteksi dan menyelesaikan potensi masalah sebelum masalah tersebut meningkat, sehingga memastikan bahwa data mereka tetap dapat diandalkan dan dipercaya.

Konten terkait: apa itu deteksi anomali?

Validasi data

Validasi data adalah langkah pertama dalam proses pengujian integritas data dan melibatkan pemeriksaan bahwa nilai data sesuai dengan format, rentang, dan jenis yang diharapkan.

Proses ini dapat mencakup berbagai teknik seperti validasi tingkat lapangan, validasi tingkat catatan, dan pemeriksaan integritas referensial, yang membantu memastikan bahwa data dimasukkan dengan benar dan konsisten di semua sistem.

Pemeriksaan konsistensi data

Setelah data divalidasi, langkah selanjutnya adalah memeriksa konsistensi di berbagai sistem yang berbeda atau di dalam satu sistem.

Proses ini melibatkan pembandingan data di berbagai lokasi atau format untuk memastikan bahwa data tersebut konsisten dan mematuhi aturan yang telah ditetapkan. 

Pemeriksaan konsistensi data umum meliputi:

• Pemeriksaan konsistensi lintas sistem, yang membandingkan data di berbagai sistem untuk memastikan bahwa data tersebut seragam dan terkini.
• Pemeriksaan konsistensi lintas tabel, yang membandingkan data dalam satu sistem untuk memastikan bahwa data tersebut konsisten di berbagai tabel atau kumpulan data.

Deteksi anomali data

Anomali data, seperti entri duplikat atau bertentangan, dapat menyebabkan masalah dalam analisis data. Pengujian integritas data bertujuan untuk mendeteksi dan menyelesaikan anomali ini dengan membandingkan entri data dengan aturan dan pola yang telah ditetapkan. 

Contoh teknik deteksi anomali data meliputi:

• Deteksi duplikat, yang mengidentifikasi dan menghapus entri duplikat dalam kumpulan data.
• Deteksi outlier, yang mengidentifikasi titik data yang menyimpang secara signifikan dari pola yang diharapkan, menunjukkan potensi kesalahan atau inkonsistensi.

Pemantauan integritas data

Langkah terakhir dalam proses pengujian integritas data adalah pemantauan berkelanjutan, yang melibatkan pemeriksaan data secara rutin untuk keakuratan, konsistensi, dan keandalan.

Proses ini membantu organisasi deteksi dan menyelesaikan potensi masalah sebelum masalah tersebut meningkat, memastikan bahwa data mereka tetap dapat dipercaya dan dapat diandalkan dari waktu ke waktu. 

Pemantauan integritas data dapat mencakup audit data berkala, pemeriksaan integritas data otomatis, dan validasi data real-time.

Menetapkan kebijakan tata kelola data yang jelas

Kebijakan tata kelola data memberikan dasar untuk pengujian integritas data dengan mendefinisikan aturan, peran, dan tanggung jawab yang terkait dengan manajemen data dalam organisasi Anda.

Dengan menetapkan kebijakan tata kelola data yang jelas, Anda dapat memastikan bahwa organisasi Anda berkomitmen untuk menjaga integritas data dan semua karyawan memahami peran mereka dalam proses tersebut.

Menerapkan teknik validasi data

Algoritma machine learning dapat digunakan untuk deteksi dan menyelesaikan anomali data dengan mempelajari pola yang mendasarinya dalam data dan mengidentifikasi penyimpangan dari pola itu. Misalnya, algoritma klaster dapat digunakan untuk mengelompokkan titik data serupa, memungkinkan analis untuk mengidentifikasi outlier atau tren yang tidak biasa dalam data.

Selain itu, algoritma deteksi anomali, seperti Isolation Forest dan Local Outlier Factor, dapat digunakan untuk mengidentifikasi anomali data dengan membandingkan setiap titik data dengan tetangganya dan menentukan tingkat isolasi atau penyimpangan dari norma.

Otomatisasi pemeriksaan konsistensi data

Mengotomatiskan pemeriksaan konsistensi data dapat membantu menyederhanakan proses pengujian integritas data dan mengurangi risiko kesalahan manusia.

Dengan memanfaatkan alat bantu otomatis, organisasi Anda dapat membandingkan data di berbagai sistem dan tabel secara lebih efisien, membantu menjaga konsistensi data dan mencegah anomali data.

Untuk kumpulan data besar, otomatisasi adalah satu-satunya cara yang layak untuk melakukan pemeriksaan konsistensi lengkap.

Menggunakan teknik deteksi anomali data

Teknik deteksi anomali data, seperti deteksi duplikat dan deteksi outlier, dapat membantu organisasi Anda mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah data potensial sebelum memengaruhi pengambilan keputusan dan operasi Anda.

Dengan menggunakan teknik ini sebagai bagian dari proses pengujian integritas data, Anda dapat memastikan bahwa data Anda tetap akurat, konsisten, dan dapat diandalkan.

Memantau integritas data secara terus-menerus

Pengujian integritas data bukanlah aktivitas satu kali tetapi proses berkelanjutan yang membutuhkan pemantauan terus menerus. Dengan mengaudit data Anda secara teratur, menerapkan pemeriksaan integritas data otomatis, dan memvalidasi data secara real-time, Anda dapat memastikan bahwa data organisasi Anda tetap dapat dipercaya dan dapat diandalkan dari waktu ke waktu.

Pelajari lebih lanjut tentang platform observabilitas data berkelanjutan dari Databand dan bagaimana platform ini membantu mendeteksi insiden data lebih awal, menyelesaikannya lebih cepat, dan memberikan bisnis data yang lebih dapat dipercaya. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.